讓AI研學更有效:課程設計的4個關鍵思考
當前AI研學課程蓬勃發展,但部分課程存在“重工具操作、輕思維培養”的設計短板,導致學生僅掌握表面技能,未形成核心能力。教育部在《中小學人工智能教育指導綱要》中明確提出,AI課程要“以思維訓練為核心,注重實踐與創新”。從ACMALL科技藝術中心AI研學課程設計的專業角度和經驗來看,要實現這一目標,需重點把握四個關鍵細節,讓課程從“技術體驗”升級為“能力鍛造”,真正發揮AI教育的育人價值。
細節一:指令拆解能力——拒絕“一句話甩給AI”
很多學生用AI時習慣“一句話指令”,比如“寫一篇關于航天的作文”“做一個環保主題PPT”,結果輸出內容要么偏離需求,要么缺乏深度。這本質是“指令拆解能力”的缺失,也是課程設計需首要解決的問題。課程可設計“指令分層任務”:引導學生將模糊需求拆解為具體子問題,如生成“航天科技發展報告”時,拆解出“核心時間節點”“關鍵技術突破”“未來應用方向”,再針對每個子問題補充“需包含具體案例”“用數據支撐觀點”等限定條件。通過這種階梯式任務設計,幫助學生掌握“問題拆解—精準表達”的思維方法,這是AI時代最基礎的學習能力。
細節二:成果二次加工——AI是“素材庫”不是“成品庫”
AI生成的內容往往是“半成品”,若課程設計中缺乏“成果二次加工”的環節,容易導致學生直接照搬AI輸出,失去獨立思考與創作的機會。課程需強化“AI+個性化創作”的流程設計:例如讓學生用AI生成作文初稿后,結合學科知識補充個人觀點或真實案例;用AI生成藝術素材后,引導學生融入個人情感、文化認知進行修改優化。比如學生可將AI生成的城市剪影,添加家鄉特色建筑元素與色彩偏好,讓作品兼具技術輔助與個人表達。這種設計既避免了技術依賴,又能讓AI真正成為創意賦能的工具。
細節三:信息校驗意識——避開AI“一本正經胡說”的坑
AI輸出內容存在事實錯誤或邏輯漏洞的情況并不少見,若課程設計忽視“信息校驗意識”的培養,可能導致學生被動接受錯誤知識。課程可融入“AI內容辯證分析”模塊:設置“AI問答糾錯”任務,讓學生用教材、權威數據庫等對照AI對學科問題的回答,如“驗證AI關于歷史事件時間線的表述是否準確”“核對AI解答的科學原理是否嚴謹”;還可設計“AI信息篩選”活動,引導學生判斷AI生成內容的可靠性與適用性。通過這類實踐,幫助學生建立“理性看待AI輸出”的批判性思維,這是使用AI工具的重要前提。
細節四:個性化目標錨定——不盲目跟風“高階工具”
不同學段、不同基礎的學生對AI工具的接受度與需求差異顯著,“一刀切”的課程設計會導致學習效果兩極分化。課程設計需踐行“個性化目標錨定”原則:針對小學生,設定“AI基礎應用與興趣培養”目標,搭配圖形化操作工具,聚焦簡單圖文創作、趣味問答等任務;針對中學生,設定“AI整合應用與問題解決”目標,提供基礎編程輔助工具,開展數據整理分析、主題創意設計等活動;針對有特長的學生,設置“AI創新優化”挑戰任務,鼓勵探索更復雜的技術應用場景。這種分層設計能讓每個學生都處于“最近發展區”,實現高效學習與能力提升。
AI研學課程的核心價值,在于通過科學的設計讓學生掌握“拆解問題、優化成果、辨別信息、匹配需求”的底層思維。這四個細節看似是課程設計的“小切口”,實則是連接技術工具與核心素養的“橋梁”。只有在課程設計中深耕這些細節,才能讓AI研學真正成為培養學生未來競爭力的有效載體,而非流于形式的“技術體驗課”。
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